RMSProp SGD基础上增加二阶动量 TensorFlow API:tf.keras.optimizers.experimental.RMSprop 全称为Root Mean Square Prop 由于Adagrad的学习率衰减太过激进,改变二阶动量的计算策略:不累计全部梯度,只关注过去某一窗口内的梯度。指数移动平均值大约是过去一段时间的平均值,反映局部的参数信息,用这个方法来计算二阶累积动量...
必定可以分解为 所在方向及其正交方向上的两个方向之和,那么其在 方向上的投影就意味着SGD在Adam算法决定的下降方向上前进的距离,而在 的正交方向上的投影是 SGD 在自己选择的修正方向上前进的距离。 图片来自原文,这里p为Adam下降方向,g为梯度方向,r为SGD的学习率。 如果SGD要走完Adam未走完的路,那就首先要接...
随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 当小批量所含的训练样本数为 1 的时候,小批量梯度下降法就变成了随机梯度下降法(SGD)。SGD虽然以单个样本为训练单元训练速度会很快,但牺牲了向量化运算所带来的便利性,在较大数据集上效率并不高。 我们可以看一下梯度下降和随机梯度下降在实现上的差异: # GDX = data_in...
SGD虽然以单个样本为训练单元训练速度会很快,但牺牲了向量化运算所带来的便利性,在较大数据集上效率并不高。 我们可以看一下梯度下降和随机梯度下降在实现上的差异: # GD X = data_input Y = labels parameters = initialize_parameters(layers_dims) foriinrange(0, num_iterations):# Forward propagationa, c...
接下来看一下函数zero_grad。优化器 SGD 中的 zero_grad 函数如下所示。 可以看到,操作很简单,就是将所有参数的梯度置为零p.grad.zero_()。 Optimizer 更新参数主要是靠 step 函数,在父类 Optimizer 的 step 函数中只有一行代码raise NotImplementedError 。正如前边介绍的,网络模型参数和优化器的参数都保存在列...
6. 考虑不同算法的组合。先⽤Adam进⾏快速下降，⽽后再换到SGD进⾏充分的调优。切换策略可以参考本⽂介绍的⽅法。7. 数据集⼀定要充分的打散（shuffle）。这样在使⽤⾃适应学习率算法的时候，可以避免某些特征集中出现，⽽导致的有时学习过度、有时学习不⾜，使得下降⽅向出现偏差的问题。8. ...
这种方法可以训练一个单模型,按照之前看到的余弦退火制度收敛,然后保存模型参数,并进行热重启,重复这些步骤M次。最后,所有保存的模型快照形成一个集合。在图2中可以看到,常用的SGD优化在误差曲面上的性能与快照集成过程的性能差异。 图2:SGD与快照集成 一般来说,集成是否成功取决于组合中每个模型的多样性。因此,快照...
出处:数据科学家养成记深度学习笔记6:神经网络优化算法之从SGD到Adam 从前面的学习中,笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络,以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制,而并不是初次接触深度学习就上手框架,虽然对外宣称神经网络是个黑箱机制,但是作为学习者我们极度有必...
我们可能看不到 Adam 无效的架构,因为这类 idea 早已被抛弃了!这类 idea 要求同时设计新架构和新的优化器,而这是非常困难的任务。也就是说,大多数情况下,社区研究人员只需改进一组参数(架构、初始化策略、超参数搜索算法等),而保持优化器为 Adam。
optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3} ], lr=1e-2, momentum=0.9) 1. 2. 3. 4. 如上,model.base.parameters()将使用1e-2的学习率,model.classifier.parameters()将使用1e-3的学习率。0.9的momentum作用于所有的parameters。